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Enregistrement W4404086245 · doi:10.1080/01434632.2024.2422457

Towards understanding heritage literacy

2024· article· en· W4404086245 sur OpenAlexaff
Ibrar Bhatt, Zhen Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Multilingual and Multicultural Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesBritish Academy
Mots-clésLiteracySociologyLinguisticsNative-language instructionPsychologyPedagogyTeaching methodVocabulary developmentPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we explore the concept of heritage literacy as it emerged within a study of Hong Kong's Muslim communities. The research draws from the fields of literacy studies and linguistic anthropology, and utilises data from three respondents gathered using qualitative procedures, including repeat interviews, observations of heritage-related activities, and the collection of heritage artefacts. Our study finds that a range of heritage literacy practices occur in various community spaces and homes, are characteristically translingual and transmodal, and interconnect with everyday heritage practices in ways that may diverge from classical forms. Further, the ways that people adopt or adapt religious heritage marks this out as something that evolves over time and a way to resource heritage futures. We thus argue that the construct of heritage in our work is not a generic outcome of heritage language or heritage education, but stems from the specific literacy practices embedded within particular material and multi-voiced discursive arrangements. Building on these key dimensions, this paper presents a typology for heritage literacy inquiry, distinguishing it markedly from heritage language studies. It further advocates for the value of heritage literacy as a heuristic tool within multilingual and multicultural contexts, grounded in seven key principles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,030
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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